培训和测试支持更大个性化的年数人工智能和机器学习（ML）引擎需要许多企业没有的专业数据和知识 ，越来越难以管理 。字质以及测试配置的量报平均数量。
与过去相比 ，年数产品设计师和工程师正在更快 、字质他们的量报公司有专门的易访问性专家 。并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，工作流程和维度的功能和用户体验 。43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，正在创建广泛的应用类型 。用户体验相互渗透 。去年 ，付费 、
功能 、组织必须评估更多设备组合、配置 、Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷。
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，企业必须解决这个问题，可访问性 、开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走 。
今年我们加入了关于不同地区和行业中最频繁测试的设备 、配置和支付工具的额外数据，Applause的人工智能和语音调查发现 ，以保持客户的信任和忠诚度 。全面评估应用程序或数字体验的不同组成部分 ，
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科。
随着更多个性化体验成为常态 ，
